在對(duì)話框里輸入一只股票代碼，10分鐘后，一份涵蓋財(cái)報(bào)解讀、估值分析和市場(chǎng)情緒洞察的研究報(bào)告便躍然屏上。這是當(dāng)下“AI輔助炒股”產(chǎn)品描繪的誘人圖景。

近期，國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠在這一賽道上動(dòng)作頻頻。上周，阿里千問官宣升級(jí)“深度研究”能力，新增財(cái)經(jīng)分析模塊，接入超1.3萬只股票的行情數(shù)據(jù)；Kimi也悄悄接入了同花順iFinD、Yahoo Finance等金融數(shù)據(jù)庫。此前，還有消息稱騰訊正在內(nèi)測(cè)“騰訊AI問股”小程序。

與此同時(shí)，長(zhǎng)期專注機(jī)構(gòu)客戶的萬得，也“破天荒”地上線了Wind AI個(gè)人版，并火速推出APP，直奔C端股民而去。

大廠們密集布局，并非“湊熱鬧”。這是一個(gè)背靠近2.5億投資者的巨大市場(chǎng)。據(jù)中國(guó)結(jié)算及上交所數(shù)據(jù)估算，截至2026年一季度末，A股投資者數(shù)量已近2.5億人。與此同時(shí)，Z世代跑步入市，加速推開了“大模型進(jìn)股市”的門。

熱鬧背后，“通用大模型+金融垂類數(shù)據(jù)”的技術(shù)路徑成為一種常見的合作模式，金融信息服務(wù)商的競(jìng)爭(zhēng)邏輯正在被AI改寫。不過，受訪的專家同時(shí)強(qiáng)調(diào)，對(duì)普通投資者而言，AI工具只能提升分析效率，無法替代獨(dú)立判斷?！癆I輔助炒股”熱潮之下，“算法跟風(fēng)”可能成為一種新的投資風(fēng)險(xiǎn)。

大廠搶灘“AI輔助炒股”

“AI輔助炒股”早已不是新鮮話題。近兩年，各大社交媒體平臺(tái)上不乏投資者分享自己使用通用大模型（如ChatGPT、豆包、DeepSeek、千問等）輔助投資決策的經(jīng)驗(yàn)帖。

但這些產(chǎn)品本身并非為金融場(chǎng)景量身定做。數(shù)據(jù)更新滯后、信息來源不明、分析邏輯專業(yè)性不足等短板，在用戶的實(shí)際操作中頻繁暴露。

近期，多家互聯(lián)網(wǎng)大廠大模型產(chǎn)品試圖回應(yīng)以上痛點(diǎn)，在產(chǎn)品中圍繞投資場(chǎng)景做出了針對(duì)性的更新。

4月7日，阿里千問“深度研究”功能官宣上新，新增“財(cái)經(jīng)分析”模塊。據(jù)千問官方介紹，通過與同花順合作，該模塊接入了超過1.3萬只股票的相關(guān)數(shù)據(jù)，并整合了約100萬份上市公司財(cái)報(bào)、公告等專業(yè)內(nèi)容。通過預(yù)置的分析指令模板，用戶只需替換股票名稱，就能一鍵開啟深度研究。

無獨(dú)有偶，Kimi 4月6日更新的專業(yè)數(shù)據(jù)庫信息也顯示，其已接入同花順iFinD、Yahoo Finance等金融數(shù)據(jù)庫。

此外，3月下旬，還有市場(chǎng)消息稱，騰訊正在內(nèi)測(cè)“騰訊AI問股”小程序。據(jù)稱，該小程序通過AI大模型來服務(wù)客戶，主要解決用戶咨詢證券業(yè)務(wù)范疇內(nèi)的問題。

互聯(lián)網(wǎng)大廠爭(zhēng)相布局的同時(shí)，傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)終端也在“轉(zhuǎn)身”。

3月底，長(zhǎng)期專注于機(jī)構(gòu)客戶的萬得，出人意料地上線了Wind AI個(gè)人版，并火速推出了個(gè)人版APP，正式進(jìn)軍C端市場(chǎng)。

萬得方面稱，“這是萬得26年來第一次，把AI能力直接交到個(gè)人手里。從今天開始，每個(gè)人都可以用萬得AI做投資?！?/p>

記者梳理這些產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)，它們?cè)噲D攻克的方向，正集中在此前通用大模型在金融場(chǎng)景中暴露出的兩大短板。

一是數(shù)據(jù)源，解決“用什么數(shù)據(jù)”的問題。通用大模型依賴公開網(wǎng)絡(luò)信息，金融數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性難以保證。除了Wind以自身專業(yè)數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)外，阿里千問、Kimi等通用大模型產(chǎn)品，則選擇接入同花順等專業(yè)金融數(shù)據(jù)庫，將財(cái)報(bào)、公告、實(shí)時(shí)行情等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作為信息底座。

二是推理鏈，解決“怎么用數(shù)據(jù)”的問題。與日常問答需求相比，金融投資決策的對(duì)話場(chǎng)景更要求嚴(yán)謹(jǐn)?shù)囊蚬P(guān)系推導(dǎo)、多源數(shù)據(jù)的交叉驗(yàn)證，以及對(duì)不確定性環(huán)境的持續(xù)判斷。

為此，千問財(cái)經(jīng)分析的解法是通過Agentic架構(gòu)能賦予系統(tǒng)自主規(guī)劃與執(zhí)行的能力，解析用戶研究意圖、規(guī)劃分析路徑、自主調(diào)用實(shí)時(shí)行情與財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)、最終整合多源信息形成結(jié)論。

Wind AI則將其能力概括為“智能內(nèi)核、工具聯(lián)動(dòng)、技能分身”：AI負(fù)責(zé)理解目標(biāo)與規(guī)劃路徑；MCP/Agent負(fù)責(zé)調(diào)用專業(yè)能力與金融兵器；Skill則把金融人的方法論、步驟和判斷路徑，封裝成一個(gè)可以反復(fù)調(diào)用的“智能分身”。

“AI輔助炒股”何以成為“必爭(zhēng)之地”

大廠們密集布局“AI輔助炒股”產(chǎn)品，并非“湊熱鬧”。多位受訪的金融科技人士向記者表示，這背后有著清晰的商業(yè)邏輯。

從市場(chǎng)空間來看，這是一個(gè)接近2.5億潛在用戶的巨大市場(chǎng)。

據(jù)中國(guó)結(jié)算數(shù)據(jù)，截至2024年底，A股投資者總數(shù)已達(dá)2.37億人（23680.34萬人）。而據(jù)上交所披露的數(shù)據(jù)，2025年全年及2026年一季度，A股新開戶數(shù)分別為2743.69萬戶、1204.02萬戶，合計(jì)新開戶3947.71萬戶。據(jù)此按照“一人三戶”規(guī)則保守估算，截至2026年一季度末，A股投資者數(shù)量已近2.5億人（24996.24萬人）。

“個(gè)人投資者數(shù)量龐大，但長(zhǎng)期存在信息不對(duì)稱、分析工具匱乏、時(shí)間精力有限等痛點(diǎn)，他們其實(shí)非常需要相應(yīng)工具?！币晃唤鹑诳萍脊居脩粞芯咳耸恐赋?。

用戶結(jié)構(gòu)的變化，使相關(guān)產(chǎn)品的市場(chǎng)需求被進(jìn)一步快速釋放。平安證券與胡潤(rùn)百富聯(lián)合發(fā)布的《2025中國(guó)金融市場(chǎng)投資者洞見白皮書》顯示，據(jù)其抽樣統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)，30歲以下投資者的占比達(dá)到30%，年輕一代正逐步成為中國(guó)資本市場(chǎng)的主力軍。

“這批在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和社交媒體環(huán)境中成長(zhǎng)起來的年輕投資者，對(duì)工具化、自動(dòng)化分析的接受度較高。尤其是Z世代，幾乎就是‘AI原生代’。伴隨著Z世代跑步入市，‘AI輔助炒股’產(chǎn)品的獲客成本和用戶教育成本正在快速下降，相關(guān)需求也大幅提升。”上述用戶研究人士進(jìn)一步分析。

市場(chǎng)空間是前提，但真正驅(qū)動(dòng)大廠下場(chǎng)的，是這一場(chǎng)景的變現(xiàn)能力。

有來自頭部互聯(lián)網(wǎng)公司的金融科技產(chǎn)品經(jīng)理向記者指出，金融場(chǎng)景具備“三高”特征：高頻使用——投資決策需要持續(xù)跟蹤信息；高用戶黏性——一旦形成依賴，遷移成本較高；高付費(fèi)意愿——用戶愿意為投資決策付費(fèi)。這“三高”，恰恰是互聯(lián)網(wǎng)公司在AI商業(yè)化探索中稀缺的資產(chǎn)。

記者注意到，目前千問的深度研究—財(cái)經(jīng)分析功能每天的使用上限為5次。Kimi接入同花順等專業(yè)數(shù)據(jù)庫則需要升級(jí)會(huì)員獲取Agent額度，不同額度和功能權(quán)限的會(huì)員每月費(fèi)用在49元~699元不等。

問道“AI+金融”最優(yōu)解

在不同的產(chǎn)品和變現(xiàn)模式背后，一個(gè)值得注意的共同趨勢(shì)是：“通用大模型+金融垂類數(shù)據(jù)”成為大廠“AI輔助炒股”產(chǎn)品的常見技術(shù)路徑。

為什么是這種模式？

“互聯(lián)網(wǎng)公司、大模型公司擅長(zhǎng)算法和推理，但缺乏高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)化的金融數(shù)據(jù)；而金融數(shù)據(jù)廠商擁有底層數(shù)據(jù)庫，但在大模型技術(shù)和產(chǎn)品表現(xiàn)還比較弱勢(shì)。雙方互補(bǔ)，一拍即合?！笔茉L的金融科技人士向記者分析。

多位業(yè)內(nèi)人士指出，這種分工在現(xiàn)階段是一個(gè)相對(duì)優(yōu)解。頭部互聯(lián)網(wǎng)公司提供通用大模型作為“大腦”，同花順等專業(yè)數(shù)據(jù)商提供“養(yǎng)料”，雙方通過API接口或更深度的合作綁定，各取所需，既提供了更有效的工具，也觸達(dá)了更廣泛的用戶，實(shí)現(xiàn)“低成本、高效率”。

不過，也并非所有玩家都選擇“聯(lián)姻”。萬得就還在堅(jiān)持“自給自足”的路線，在自有金融數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上，依托自研AI能力直接觸達(dá)C端用戶。

對(duì)此，受訪的金融科技人士提出，作為一家長(zhǎng)期服務(wù)金融機(jī)構(gòu)客戶的公司，除了專業(yè)數(shù)據(jù)資源之外，萬得對(duì)金融投研工作流的理解本身也是一種壁壘，“他們熟悉機(jī)構(gòu)人士怎么看財(cái)報(bào)、搭模型，這些方法論沉淀也是一種稀缺能力。他們的自研AI本身也有一定專業(yè)優(yōu)勢(shì)?！?/p>

無論是與互聯(lián)網(wǎng)公司的跨界合作，還是堅(jiān)持“自給自足”，一個(gè)行業(yè)共識(shí)是，金融信息服務(wù)商的競(jìng)爭(zhēng)邏輯正在被AI改寫。

中央財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)金融科技研究中心主任張寧向記者指出，AI正在重構(gòu)金融信息產(chǎn)品的核心競(jìng)爭(zhēng)力。傳統(tǒng)行情軟件僅做數(shù)據(jù)展示的模式逐漸失效，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)從渠道能力轉(zhuǎn)向智能解讀與決策效率，不具備AI能力的工具將被快速邊緣化。

這一趨勢(shì)不僅影響作為工具的金融信息服務(wù)商，也將對(duì)投顧行業(yè)產(chǎn)生深層沖擊。張寧進(jìn)一步分析，AI大幅壓縮基礎(chǔ)投研與咨詢空間，傳統(tǒng)人力投顧的優(yōu)勢(shì)被削弱，行業(yè)將加速分層：低端服務(wù)被快速替代，僅資產(chǎn)配置、個(gè)性化規(guī)劃等環(huán)節(jié)仍具價(jià)值。未來的競(jìng)爭(zhēng)將從經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)向算法與數(shù)據(jù)，人機(jī)協(xié)同將成為新主流。

“AI輔助炒股”熱潮下的“算法跟風(fēng)”風(fēng)險(xiǎn)

“AI輔助炒股”產(chǎn)品正在快速迭代，但距離“可靠”仍有不小距離。

記者在實(shí)測(cè)中發(fā)現(xiàn)，盡管千問財(cái)經(jīng)分析模塊接入了同花順的專業(yè)數(shù)據(jù)，但在生成的分析報(bào)告中，仍會(huì)引用今日頭條等自媒體平臺(tái)的信息，有時(shí)甚至引用過時(shí)的數(shù)據(jù)。

這種“雜糅式”的信息來源，折射出當(dāng)前此類產(chǎn)品的一個(gè)深層問題：模型在調(diào)用專業(yè)數(shù)據(jù)庫的同時(shí)，并未完全屏蔽公開網(wǎng)絡(luò)中的低質(zhì)量信息。當(dāng)專業(yè)數(shù)據(jù)與自媒體信息被混合訓(xùn)練或生成時(shí)，輸出的可靠性便打了折扣。

張寧則指出了更根本的技術(shù)局限，“大模型始終是依賴歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練，難以應(yīng)對(duì)黑天鵝事件、政策突變和市場(chǎng)情緒博弈?！糜X’問題和過擬合現(xiàn)象在金融場(chǎng)景中同樣存在?！?/p>

合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)同樣不容忽視。張寧表示，隨著“AI輔助炒股”日漸普遍，相應(yīng)的合規(guī)約束和責(zé)任歸屬還有待進(jìn)一步明確。例如，AI直接給出個(gè)股買賣建議或價(jià)格預(yù)測(cè)，可能觸及證券投資咨詢的資質(zhì)門檻；一旦AI建議失誤導(dǎo)致用戶虧損，責(zé)任歸屬尚不明確。

而對(duì)投資者本身來說，“AI輔助炒股”亦是一把雙刃劍。張寧指出，過度信任AI會(huì)弱化投資者的獨(dú)立判斷能力，散戶可能更容易陷入跟風(fēng)追漲殺跌的循環(huán)。

“AI輔助炒股工具對(duì)散戶而言，短期是抹平信息差的利器，長(zhǎng)期卻可能放大羊群效應(yīng)?！睆垖幏治?，一方面，它能快速拆解財(cái)報(bào)、研報(bào)與輿情，讓普通投資者獲得接近機(jī)構(gòu)的信息處理效率。但另一方面，主流模型的訓(xùn)練邏輯和數(shù)據(jù)來源高度趨同，當(dāng)大量用戶沿用相似的AI建議時(shí)，買賣信號(hào)容易趨同，形成集中化交易。

更值得警惕的是，當(dāng)機(jī)構(gòu)反向利用這種算法一致性時(shí)，跟風(fēng)AI的散戶反而可能成為被精準(zhǔn)預(yù)判的對(duì)象，追漲殺跌的節(jié)奏可能比以往更劇烈。

張寧強(qiáng)調(diào)，對(duì)普通投資者來說，AI工具只能提升分析效率，無法替代獨(dú)立判斷，過度依賴只會(huì)讓散戶從 “盲目跟風(fēng)” 轉(zhuǎn)向 “算法跟風(fēng)”，投資本質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)并未消除。

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